I Large Language Models (LLM) svolgono un ruolo di primo piano nell’ambito dell’AI, non solo come prodigi tecnologici ma come elementi trasformativi che ridisegnano il modo in cui le aziende innovano, operano e generano valore.
Si potrebbe pensare agli LLM come ai maghi delle parole, in grado di comprendere il linguaggio e processarlo in modo vantaggioso per le aziende.
Tuttavia, è indispensabile esplorare non solo la genialità degli LLM nella comprensione e nella generazione di testi simili a quelli umani, ma anche stabilire le best practice per aumentare la produttività aziendale, semplificare i processi e sbloccare nuovi ambiti di customer engagement.
Per raggiungere questi obiettivi, gli LLM da soli non sono sufficienti. Per trarre veramente vantaggio da questi modelli, le aziende devono integrarli in un quadro strategico più ampio, simile all’orchestrazione di una sinfonia dove ogni elemento, dagli input dei dati alle interfacce delle applicazioni, è fondamentale per ottenere un risultato armonioso.
Ma come implementare con successo gli LLM nei processi aziendali? SAS, azienda leader negli analytics, consiglia tre strategie:
1. Ottimizzazione delle prestazioni: riduzione delle allucinazioni e del costo dei token
L’uso di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in combinazione con gli LLM aiuta a ridurre le allucinazioni (la generazione di informazioni errate o di nonsense) e il costo dei token (le risorse computazionali necessarie per elaborare e generare il linguaggio), migliorando l’efficienza e l’accuratezza dei risultati dei modelli. Queste strategie possono migliorare le prestazioni complessive e l’applicabilità degli LLM in vari domini.
2. Governance: guidare il gigante dell’AI
Per le aziende, l’utilizzo responsabile è fondamentale. Immaginate che la vostra organizzazione utilizzi gli LLM per l’analisi strategica del mercato. In questo caso, la governance orienterebbe questi modelli verso un uso etico, equo e responsabile. Stabilire politiche sulla privacy dei dati ed eliminare i pregiudizi diventa importante quanto mantenere la conformità agli standard normativi. La governance comprende anche il monitoraggio e l’aggiornamento rapido e continuo del modello per mantenerlo rilevante e al massimo delle prestazioni.
3. Orchestrazione: l’arte della perfetta integrazione
L’orchestrazione nel contesto degli LLM si riferisce all’integrazione perfetta di questi modelli nei processi aziendali esistenti per trasformare l’output degli LLM in un’azione di business. Si tratta di creare pipeline di dati che alimentano gli LLM con le informazioni necessarie e distribuire i risultati generati dai modelli ai sistemi appropriati, supportando i sistemi decisionali già esistenti. L’orchestrazione aiuta a gestire la complessità associata alla configurazione, al monitoraggio e alla manutenzione di diversi LLM, che possono essere utilizzati per compiti vari. Fornisce un framework unificato per il deployment, l’integrazione e la supervisione dei modelli, semplificando la gestione di sistemi complessi.
L’integrazione degli LLM: complessa, ma realizzabile
Sebbene i Large Language Model siano uno strumento trasformativo nell’arsenale dell’intelligenza artificiale, affinchè la loro implementazione possa trasformarsi in un risultato di successo, l’abilità tecnologica non basta. Richiede una miscela strategica di ottimizzazione delle prestazioni, governance e orchestrazione.
L’ottimizzazione delle prestazioni consente di aumentare l’accuratezza degli LLM riducendo al contempo i costi di utilizzo.
Con la governance come protezione, i dati dei clienti restano al sicuro e le risposte sono prive di bias. L’orchestrazione degli LLM, infine, è vitale per sfruttare appieno il loro potenziale, migliorando l’efficienza, la gestione, la sicurezza e l’integrazione dei modelli in contesti applicativi reali.
Approcciando l’integrazione degli LLM come un processo integrato, le aziende possono sbloccare nuovi livelli di efficienza, innovazione e vantaggio competitivo, trasformando la promessa della Generative AI in una realtà di business concreta.
A cura di Marinela Profi, AI Product Strategy Global Lead di SAS, azienda leader negli analytics
